벌크성 수정쿼리
: 일반적으로 데이터의 update는 jpa의 dirty checking 기능을 활용한다! 그러나 여러 데이터들에 대해 일관된 업데이트 작업을 진행할 때에는 한번의 쿼리로 update 반영하는 것이 좋으며 이때, 벌크성 수정쿼리를 사용하면 되는 것이다!!
JPA 벌크성 수정쿼리
: Spring Data Jpa에서 어떻게 벌크성 수정쿼리를 제공하는지에 대해 보기전에 Jpa만으로 어떻게 사용할 수 있는지를 보자
1 | public int bulkAgePlus(int age) { |
이런식으로 엔티티 메니저의 createQuery 메소드에 쿼리를 작성해 줌으로써 사용할 수 있다.
Spring Data Jpa 벌크성 수정쿼리
: 그럼 Spring Data Jpa를 사용할 경우 얼마나 간편해지는지를 한번 보자.
1 |
|
이렇게 간단하게 사용할 수 있다!!
벌크성 수정 쿼리는 기존 레파지토리 쿼리 메소드에 @Query 어노테이션에 직접 쿼리를 작성하던 방법과 동일하게 사용하면 되나 @Modifying 어노테이션을 붙여주어야 한다!!
그렇지 않을 경우 에러(org.hibernate.hql.internal.QueryExecutionRequestException: Not supported for DML operations)를 만날 수 있다..
벌크성 수정쿼리 사용 시 주의할 점
: @Modifying 어노테이션의 속성으로 (clearAutomatically = true) 해당 값을 셋팅하지 않으면 문제가 발생할 수 있다.
어떤 문제냐??
벌크 연산은 영속성 컨텍스트를 무시하고 실행해. 그렇기 때문에 영속성 컨텍스트에 있는 엔티티의 상태와 DB의 엔티티 상태가 달라질 수 있어
그럼 어떻게 해야하냐? 아래 둘 중 하나의 방법을 택하면 되겠지
- 영속성 컨텍스트에 엔티티가 없는 상태에서 벌크 연산 먼저 실행
- 부득이하게 영속성 컨텍스트에 엔티티가 있으면 벌크연산 직후 영속성 컨텍스트를 초기화 해줘!! → @Modifying(clearAutomatically = true)를 통해 가능해!!
EntityGraph
@EntityGraph란
: 엔티티 그래프는 연관된 엔티티들을 SQL 한번에 조회하는 방법이야. 보통 일반적으로 연관관계에 있는 데이터의 로딩은 지연로딩을 사용해!
이때, 연관된 엔티티들을 한번에 조회하려면 페치 조인을 사용하지.
EntityGraph를 사용하면 jpql 없이 페치조인을 사용할 수 있어! 물론 jpql + entity graph도 가능해
1 | //공통 메서드 오버라이드 |
이렇게 사용할 수 있어
페치 조인을 조금 더 간편하게 쓸 수 있다 정도의 느낌이라 생각하면 될 것 같애. Left Outer Join 사용해
NamedEntityGraph
: 네임드 엔티티 그래프라는 것도 있어!!
1 |
|